We show that existing tools for termination analysis are extremely well suited for LTL model checking of infinite state systems. To this end, we present a framework MoAT which uses the well-known automata-based approach and reduces the LTL model checking problem to fair termination. To prove or disprove fair termination, it then calls the termination tools KoAT and LoAT in the backend. Our experiments show that in this way, MoAT is on par with existing state-of-the-art tools for LTL model checking of infinite state systems.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

CoRL 2024 | InstructNav:通用指令导航大模型系统
专知会员服务
24+阅读 · 2024年9月21日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年4月2日
最新《智能交通系统的深度强化学习》综述论文,22页pdf
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
车路协同构建“通信+计算”新体系
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月26日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
CoRL 2024 | InstructNav:通用指令导航大模型系统
专知会员服务
24+阅读 · 2024年9月21日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年4月2日
最新《智能交通系统的深度强化学习》综述论文,22页pdf
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
车路协同构建“通信+计算”新体系
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月26日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员